基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.     

智能家居是互联网边际扩大化的必然结果

<正>从另一个纬度看,传统家电变成智能家电是一个必然的过程,但这是一个非常漫长的过程。智能家居最理想的状态应该是随心所欲、无所不能的,不需要人为发出指令。以前我家里的电热水器全天储水需要一直处于通电状态,但事实上这样会造成不必要的用电浪费,如果回家前已烧好热水,又     

盆地气候条件下成都城区O_3与NO_2相互作用的时间尺度分析

应用去趋势互相关分析法对比分析了成都市2013年7月1日至8月31日和2014年1月1日至2月28日等2个时间段4个大气环境监测站点近地面O3与前体物(NO2)小时平均浓度的相关性及其时空演化尺度特征.研究表明,成都市4个监测站点近地面O3与NO2小时平均浓度波动的相关性在一定时间尺度内具有长期持续特征.并对成都市夏季和冬季近地面O3与NO2相关性进行了对比分析,探讨了导致此种差异的原因.结果表明,不同的气象条件下成都市O3与NO2相互作用的时间尺度存在显著差异.其差异性可能与成都市独特的盆地气候特点以及当地夏季与冬季太阳光辐射、日照数、气温等气象因子有关.研究结果有助于进一步加深对盆地气候条件下成都市O3污染特征的认识.     

台湾中小学历史地理教材编纂中的两次统独观大较量--评郝柏村与谢大宁两次投书引发的大讨论

2012年和2013年郝柏村与谢大宁先后向《联合报》、《中国时报》的两次投书激起了台湾社会对中小学教材中去中国化问题的大讨论。讨论分歧的根本是国家认同问题。要从根本上解决台湾中小学教材中去中国化的问题,必须旗帜鲜明,拨乱反正,认同“一个中国”。两次讨论对台湾中小学教育中长期存在的去中国化倾向起到了当头棒喝的作用,进一步暴露了台湾学术界、知识界、教育界长期以来存在的错误、混乱的台独观念,对在中小学的文史知识教育中树立正确的史学观起到了积极推动作用。     

基于小波变换系数去冗余的图像无损压缩方法

本文对基于DPCM与整数小波相结合的算法在无损图像压缩中的应用进行了深入研究.研究表明,分块图像数据经过整数小波变换后仍存在冗余,对这些冗余的数据进行分析,可通过DPCM编码,对变换后的数据做进一步的压缩.由于5/3整数小波变换的特性,其冗余信息主要分布在水平、垂直和对角线的方向.因此,本文在大量实验数据的基础上,提出了一种按照冗余信息的分布规律,构造出预测模板,再对变换后的不同的子带系数选择相应的、开销最小的模板进行残差系数冗余信息去除的方法.实验结果表明,所提出方法的残差系数的平均码长比原始图像的平均码长减小了2.61,总压缩率比JPEG 2000压缩率平均提升了4.63%,相比原始图像直接进行DPCM编码压缩率平均提升了6.16%,同时因其算法简单,非常适合于硬件FPGA上的实现.     

鄂西北灰霾气候突变及特征分析

利用1971年～2010年鄂西北17个气象站霾观测资料,运用线性倾向估计、正交分解、小波分析和突变分析等方法,分析了近40a来鄂西北霾的长期变化特点和演变规律.结果表明,鄂西北霾日数1月最多,最少是7～8月,冬季占全年灰霾日总数的48%以上.年灰霾日数总体呈明显的上升趋势,气候倾向率达3.8d/10a,尤其是90年代后呈急剧上升的趋势.年灰霾日数变化可分为5个阶段,其中90年代中后期和本世纪初是灰霾的两个急剧上升阶段,全年灰霾平均天数为22.2d.灰霾日数区域分布为老河口最多,其次为丹江口,最少为房县.霾具有显着的年际和年代际变化特征,存在8a的显著年际周期,灰霾突变期出现在2002年.     

基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.     

基于优化阈值法的股票网络构建与重要节点判别

研究了中国股票市场牛市、熊市、平稳震荡3个典型时期的主要性质与特征.首先收集了这3个时期的金融市场数据,用优化阈值法构建网络.之后对构建的网络进行社团划分,并在此基础上挑选出了对于社团重要的点;同时利用节点中心性经典指标:度中心性、介数中心性和紧密中心性挑选出了网络中重要的节点.     

高频度边坡变形监测方法与小波分析数据处理

在使用全站仪做边坡监测时,把测站点作为基准点,可以获得较精确的形变信息并节省工作量,而当测站点偏移时,会影响观测结果精度。以某边坡的监测为例,在测站点移动的情况下,描述相应的观测方案和基于小波分析的数据处理方法。     

基于图像背景噪声相关性的篡改检测

图像拼接是一种简单而常用的数字图像篡改操作,本文利用拼接篡改图像背景噪声特性的不一致性,提出一种基于图像背景噪声相关性的拼接图像篡改检测方法。该方法首先利用小波变换对待测图像去噪,再将待测图像与去噪后的图像相减后得到背景噪声图像,最后根据背景噪声图像中子块与周围邻域子块的相关系数大小来鉴别拼接篡改图像并定位篡改位置。实验结果表明该方法能对拼接篡改图像较为准确地鉴别和定位。